有序分类资料的统计分析

spss对有序分类资料的统计分析
方法
【摘要】：目的本科及以下,乃至部分研究生使用的《卫生统计学》、《医学统计学》教材和所有有关SPSS的书籍中,没有介绍有序分类资料这一基本的统计分析方法,导致误用无序分类资料的卡方检验方法屡有发生。

本文提出利用SPSS卡方检验处理有序分类资料的简易统计分析方法。

方法用SPSS交叉表统计分析方法,选择"线性和线性组合"行的结果作为判别单向和双向有序分类资料的统计量,并用经典的Ridit分析和SAS程序分析结果比较。

结果在SPSS交叉表对单向有序分类资料的实例分析中,"线性和线性组合"的P值(0.022)与Ridit 分析和SAS程序统计分析的结果(0.0258)相近,统计推断结论一致。

在双向有序分类资料中,"线性和线性组合"的P值(0.044)与Ridit分析和SAS程序统计分析的结果(0.0446)完全一致。

2例均与用无序分类资料的统计分析结果相差很远。

结论 "线性和线性组合"对单向和双向有序分类资料均有效;区分有序分类资料与无序资料的统计分析方法,其分析结果和统计推断结论明显不同。

建议在各种统计学教材和有关SPSS的书籍中增加这部分内容,并明确提示为有序分类资料的统计分析方法。

资料的统计分析——双变量及多变量分析双变量及多变量分析是指在统计分析中，同时考察两个或多个变量之间的关系。

通过对多个变量进行综合分析，可以更全面地了解变量之间的相互作用和影响。

双变量分析是指考察两个变量之间的关系，常用的方法包括相关分析和回归分析。

相关分析是用来评价两个变量之间的线性关系的强度和方向。

常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

皮尔逊相关系数适用于两个变量都为连续型变量的情况，而斯皮尔曼相关系数适用于至少一个变量为有序分类变量或者两个变量都为有序分类变量的情况。

回归分析是用来探究一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的关系的强度和方向。

常用的回归分析方法有简单线性回归分析和多元线性回归分析。

简单线性回归分析是用来研究一个自变量与一个因变量之间的线性关系的情况，而多元线性回归分析则可以同时研究多个自变量与一个因变量之间的关系。

在进行双变量分析之前，需要先进行数据的描述性分析。

描述性分析是对数据的基本特征进行总结和描述，包括样本数量、均值、方差、最小值、最大值等。

多变量分析是指同时考虑多个变量之间的关系。

常用的方法包括多元方差分析、聚类分析和因子分析。

多元方差分析是用来比较多个因素对于一个或多个因变量的影响的强度和方向。

聚类分析是用来将样本按照其中一种相似度划分为不同的群组，从而研究变量之间的内部关系。

因子分析是用来探究多个变量之间的潜在结构，从而找出变量之间的共性和差异。

除了以上方法，还可以采用交叉表分析、卡方检验和回归分析等方法来研究多个变量之间的关系。

在进行双变量及多变量分析时，需要注意以下几个问题：首先，需要选择合适的统计方法，根据变量的类型和变量之间的关系特点来选择合适的分析方法。

其次，需要注意变量之间的相关性，避免多重共线性的问题。

此外，还需要注意样本的选择和样本量的大小，以及结果的解释和推断的注意事项。

总之，双变量及多变量分析是一种重要的统计方法，可以帮助我们更全面地了解变量之间的相互作用和影响。

名词解释的分类变量在统计学中，名词解释的分类变量是指具有有限可能取值的变量。

它们可分为有序分类变量和无序分类变量两种类型。

有序分类变量是指具有内在顺序关系的变量，它们的取值可以按照一定的顺序排列。

例如，学生的年级可以分为小学、初中和高中三个有序分类变量。

这种变量通常可以用数字进行表示，因为数字本身就具有天然的顺序关系。

我们可以用1表示小学生，2表示初中生，3表示高中生。

有序分类变量在统计分析中经常用于描述变量之间的相对大小关系。

无序分类变量是指没有内在顺序关系的变量，它们的取值之间不能按照一定的顺序排列。

例如，学生的性别可以分为男和女两个无序分类变量。

这种变量通常不能用数字进行表示，因为数字本身没有天然的顺序关系。

无序分类变量在统计分析中经常用于描述变量之间的相异性。

对于有序分类变量和无序分类变量，我们通常可以采用不同的方法进行分析。

对于有序分类变量，我们可以使用顺序回归分析方法进行分析。

顺序回归分析是一种适用于有序分类变量的统计方法，它可以帮助我们了解不同变量之间的相对大小关系。

通过顺序回归分析，我们可以计算出每个变量对于结果的重要性程度，从而帮助我们进行决策或预测。

对于无序分类变量，我们可以使用卡方检验或Fisher确切概率法进行分析。

卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个无序分类变量之间是否存在相关性。

通过卡方检验，我们可以判断两个变量之间的相关性是否显著。

如果卡方检验的p值小于设定的显著性水平，我们可以拒绝原假设，即认为两个变量之间存在相关性。

除了顺序回归分析和卡方检验，我们还可以使用其他方法进行名词解释的分类变量的分析。

例如，我们可以使用Logistic回归分析方法来研究无序分类变量的影响因素。

总之，名词解释的分类变量是具有有限可能取值的变量，可以分为有序分类变量和无序分类变量两种类型。

对于不同类型的分类变量，我们可以采用不同的方法进行分析，以帮助我们了解变量之间的关系与影响。

通过统计学的方法，我们可以更加深入地理解分类变量，并在实际问题中进行应用。

分类资料的统计分析一、概念分类资料是指观测对象按照其中一种特征进行分类或分组的数据。

常见的分类资料有性别（男、女）、学历（小学、初中、高中、大学）、职业（医生、教师、律师等）。

分类资料中每个分类称为一类或一组，根据组别统计频数或百分比可以揭示不同分类间的差异和关系。

二、方法1.频数与频率分析：通过统计每个类别的个数，得到各类别的频数和频率（频次比），并绘制柱状图、饼图等图表，直观地展示不同类别的占比情况。

2.极差分析：对于有序分类资料，比如学历，可以计算最高和最低值的差距，该差距称为极差。

极差分析衡量了不同类别之间的距离，有助于比较不同类别在一些变量上的差异。

3.交叉分析：用于分析两个或多个分类资料之间的关系。

通过交叉表格（列联表）和卡方检验，可以计算出各类别之间的关联度，判断不同分类是否相互关联。

4.分类资料的描述性统计分析：主要包括计算百分比、计算平均数、计算方差等统计指标。

通过这些指标，可以对不同类别的分布情况进行综合分析。

三、实践应用1.人口统计学：年龄、性别、婚姻状况等是人口统计学中常见的分类资料。

通过对这些资料的统计分析，可以了解人口结构、人口变动趋势等，为制定人口政策提供参考。

2.市场调研：对于市场调研中收集到的消费者分类资料，可以通过频数分析和交叉分析揭示不同人群的消费偏好和购买行为，帮助企业制定更加精准的销售策略。

3.教育评估：对学生的学历、家庭背景等进行统计分析，可以了解学生群体的整体素质水平、教育资源配置情况等，为教育政策制定和学校招生计划提供依据。

4.健康管理：对医疗数据中患者的病种、治疗效果等分类资料进行统计分析，可以评估不同病种的流行趋势、治疗效果、药物副作用等，为医疗决策提供参考。

总之，分类资料的统计分析是统计学中的重要内容，通过对分类资料的频数、频率、交叉分析等方法进行利用，可以揭示分类之间的差异、关系和趋势，为各个领域的决策者和研究者提供参考依据。

分类资料组间比较的统计方法选择与应用在统计学中，分类资料组间比较是指对不同分类资料组之间的差异进行统计分析。

分类资料是指将个体按其中一种特征分组，而分类资料组是指这些不同特征组成的组。

此时，为了确定不同组之间的差异，我们需要选择适当的统计方法进行比较。

下面介绍几种常用的分类资料组间比较的统计方法选择与应用。

1.基本原则：在选择分类资料组间比较的统计方法时，需要根据变量的测定水平来确定，通常可以根据资料的测定水平来进行分类资料分析的方法选择。

对于分类资料，我们可以采用卡方检验分析，对于有序分类资料，我们可以采用秩和检验分析。

2.卡方检验：卡方检验适用于分类资料的比较，其基本思想是比较实际观测频数与理论频数之间的差异。

卡方检验有两种形式：独立性检验和拟合优度检验。

独立性检验用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联；拟合优度检验用于检验观测频数与理论频数之间的差异是否显著。

3.秩和检验：对于有序分类资料，我们可以采用秩和检验进行比较。

秩和检验的基本思想是将不同组之间的观测值按顺序排列，并将其转化为秩次，然后将秩次相加得到秩和，通过比较秩和的大小来判断不同组之间的差异是否显著。

4.t检验：当分类资料分为两个组进行比较时，可以采用t检验。

t检验的基本思想是通过比较两个组的均值差异来判断两个组之间的差异是否显著。

但是需要注意的是，t检验要求数据满足正态分布的假设，所以在进行t检验之前需要进行正态分布检验。

5.方差分析：当分类资料包含多个组时，可以使用方差分析进行比较。

方差分析的基本思想是比较组间方差与组内方差之间的差异，通过计算F值来判断不同组之间的差异是否显著。

方差分析也需要满足正态分布的假设。

6.非参数检验：如果数据不满足正态分布假设，或者样本量较小，可以使用非参数检验。

非参数检验不依赖于总体分布形式的假设，比如Mann-Whitney U检验适用于两个独立样本的比较，Kruskal-Wallis H检验适用于多个独立样本的比较。

多元有序逻辑回归结果解读
多元有序逻辑回归是一种用于处理多个有序分类结果的统计分
析方法。

在解读多元有序逻辑回归的结果时，我们需要关注几个方面：
1. 系数解释，多元有序逻辑回归模型的系数可以告诉我们不同
自变量对因变量的影响程度。

正系数表示自变量的增加与因变量类
别提升的可能性增加成正比，负系数则表示自变量的增加与因变量
类别提升的可能性减少成正比。

2. 模型拟合度，我们需要关注模型的拟合度，通常可以使用Pseudo R-squared或者其他拟合度指标来评估模型的拟合程度，以
确定模型对数据的解释能力。

3. 残差分析，通过观察模型的残差情况，我们可以评估模型对
数据的拟合程度，以及模型是否满足相关假设。

4. 预测能力，我们可以使用模型对新数据的预测能力进行评估，以确定模型的实际应用效果。

总的来说，解读多元有序逻辑回归的结果需要综合考虑系数解释、模型拟合度、残差分析和预测能力等方面，以全面评估模型的有效性和适用性。

1有序分类资料的秩和检验医学统计学2009年2•医学上会用-、±、++、+++来表示临床体检或实验室检查的测量结果，用治愈、好转、有效、无效来表示某种药物的临床效果。

像这样一些“取值”中自然存在着次序的分类变量，称为有序分类变量或等级变量。

•对有序分类资料，若用R ×C 表资料的检验，将损失关于等级的信息，不合适的。

因为R ×C 表的检验只能推断构成比之间的差别。

•此时，可以采用秩和检验推断不同处理组之间的等级强度差别。

31、两独立样本有序资料一、分组变量为多分类有序资料，指标变量为二分类无序资料研究目的是比较分组变量不同水平下某指标变量的发生率，如：利用有序的检验指标判断患者是否患病，其实质是对该检验指标不同水平下患者患病率的比较；以及对不同年龄阶段某指标的阳性率的比较，都属于多个样本率比较的问题。

对于这样的资料，可以将分组变量视为无序的，采用前一章中介绍的检验进行多个样本率的比较。

2χ4二、分组变量为两分类无序资料，指标变量为多分类有序资料研究目的是比较分组变量两个不同水平下某指标变量的平均水平是否有差异，如：两种药物疗效（治愈、好转、有效、无效）之间的比较。

两种疗法疗效的取值均为有序分类资料。

对于这样的资料前面介绍的χ2检验已不再适用，因为它无法考虑分组变量（药物）不同水平下疗效取值的等级关系。

此时可以采用第七章中介绍的Wilcoxon 秩和检验。

5例39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO(%)含量见下表。

问吸烟工人的HbCO(%)含量是否高于不吸烟工人的HbCO(%)含量？秩 和含 量吸烟 工人 不吸烟 工人 合计 秩范围平均秩吸烟工人 不吸烟工人(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)=(2)(6) (8)=(3)(6)很低1 2 3 1～3 2 2 4 低8 23 31 4～3419 152 437 中 16 11 27 35～6148 768 528 偏高 10 4 14 62～75 68.5 685 274 4 0 4 76～79 77.5 310 0 高合 计 39(1n ) 40(2n ) 79──1917(1T ) 1243(2T )60H ：吸烟工人和不吸烟工人的HbCO 含量总体分布位置相同1H ：吸烟工人的HbCO 含量高于不吸烟工人的HbCO 含量0.05α=①先确定各等级的合计人数、秩范围和平均秩，见表的（4）栏、（5）栏和（6）栏，再计算两样本各等级的秩和，见（7）栏和（8）栏；②本例T =1917（n 1<n 2）；12311133．计算检验统计量H 。

等级资料，即有序分类数据，是在统计学中常见的一种数据类型。

这种数据的特点是各类别之间存在一定的顺序关系，但不具备等距性。

针对等级资料的统计学方法主要有以下几种：
一、秩和检验：秩和检验是一种非参数统计方法，其应用范围广，对于不满足正态分布的数据也可适用。

主要包括Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验。

前者适用于两独立样本的比较，后者则适用于多个独立样本的比较。

二、Ridit分析：Ridit分析是一种用于处理等级资料的统计方法，其基本思想是将原始数据转换为Ridit值，这样就可以将等级资料转换为计量资料进行处理。

这种方法既保留了等级资料的顺序信息，又充分利用了数据的全部信息，因此具有较高的效率。

三、有序多分类Logistic回归：有序多分类Logistic回归适用于因变量为有序多分类的情况。

它通过分析自变量对因变量各类别发生概率的影响，来揭示自变量对因变量的作用。

四、累积比数Logit模型：累积比数Logit模型是一种处理等级资料的回归分析方法。

它假设因变量的各类别之间存在一种“累积”的关系，并通过构建Logit模型来估计这种关系。

这种方法可以有效地处理等级资料，并且能够处理存在缺失值的情况。

以上就是针对等级资料的几种主要统计学方法。

在实际应用中，应根据数据的具体特点和研究目的选择合适的方法进行统计分析。

有序分类资料有序分类资料是指具有有序等级结构的分类资料，例如疾病的严重程度、年龄段、教育水平等。

相对于二分类资料，有序分类资料更能准确地反映现实世界中不同类别之间的层次结构和关系。

在统计分析中，对于有序分类资料的处理方法与连续性资料有所不同，需要采用特定的统计方法进行处理。

处理有序分类资料的方法主要包括以下几种：非参数方法非参数方法适用于样本量较小的情况，例如秩排序或等级排序等。

这些方法基于样本在中位数、平均数等统计量上的排序，分析不同类别之间的差异。

非参数方法不假设数据分布情况，因此适用于对数据分布没有特定要求的情况。

参数方法参数方法适用于样本量较大，且数据满足特定分布的情况。

例如，有序分类资料的数据分布满足多级正态分布，可以使用线性回归、方差分析等参数方法进行统计分析。

参数方法可以通过建立数学模型，对不同类别之间的差异进行量化分析，提高统计分析的精度和可靠性。

比例风险回归方法比例风险回归方法适用于有序分类资料中存在时间风险的情况，例如不同疾病患者的生存率分析。

比例风险回归方法将时间风险因素纳入统计分析中，可以更全面地评估不同类别之间的差异和相互作用。

在应用有序分类资料时，需要注意以下问题：选择合适的统计方法不同的有序分类资料需要选择不同的统计方法进行分析。

在选择统计方法时，需要考虑数据的分布情况、样本量、类别之间的差异和相互作用等因素。

数据处理过程中的偏倚控制有序分类资料在数据处理过程中，需要注意控制偏倚。

例如，在对不同类别之间的差异进行比较时，需要采用配对、随机化等实验设计方法，避免人为因素对实验结果的影响。

可视化展示对于有序分类资料，可以通过可视化展示来直观地反映不同类别之间的差异和相互作用。

例如，可以使用柱形图、折线图等图表方式展示不同类别之间的比例、差异等信息。

有序分类资料是统计分析中常见的一类数据，需要选择合适的统计方法进行统计分析，并在数据处理过程中注意偏倚控制和可视化展示。

有序多分类数据的统计分析有序多分类数据是指数据集中的变量具有多个有序类别的情况。

在统计分析中，对于这种类型的数据，我们需要采取相应的方法来进行分析和解释。

本文将介绍有序多分类数据的统计分析方法，包括描述性统计、推断统计和可视化分析等内容，帮助读者更好地理解和处理这类数据。

一、描述性统计分析描述性统计是对数据进行总体描述和概括的统计方法，可以帮助我们了解数据的基本特征。

对于有序多分类数据，我们可以通过计算频数、频率、众数、中位数、四分位数等指标来描述数据的分布情况。

此外，还可以计算累积频数和累积频率，以便更直观地展示数据的分布情况。

例如，假设我们有一组有序多分类数据，包括“低”、“中”、“高”三个类别，我们可以计算每个类别的频数和频率，然后绘制频数分布直方图或频率分布柱状图，以便直观地展示数据的分布情况。

二、推断统计分析推断统计是通过样本数据对总体进行推断的统计方法，可以帮助我们从样本数据中获取总体的信息。

对于有序多分类数据，我们可以进行卡方检验、秩和检验等方法来检验不同类别之间的关联性和差异性。

以卡方检验为例，假设我们想要检验两个有序多分类变量之间是否存在相关性，可以利用卡方检验来进行检验。

首先建立原假设和备择假设，然后计算卡方统计量，并根据显著性水平进行假设检验，从而判断两个变量之间是否存在显著相关性。

三、可视化分析可视化分析是通过图表、图形等可视化手段来展示数据的分布和关系，可以帮助我们更直观地理解数据。

对于有序多分类数据，我们可以利用条形图、箱线图、热力图等图表来展示数据的分布和关系。

例如，我们可以通过绘制箱线图来比较不同类别之间的中位数和四分位数，从而直观地展示数据的差异性。

此外，还可以利用热力图来展示不同类别之间的相关性，帮助我们发现变量之间的潜在关系。

综上所述，有序多分类数据的统计分析涉及描述性统计、推断统计和可视化分析等多个方面，通过综合运用这些方法，可以更全面地理解和解释这类数据。

分析资料的方法
首先，我们可以采用统计分析的方法来处理资料。

统计分析是一种通过对数据进行整理、分类、汇总和展示，以及利用统计学原理和方法进行分析和推断的过程。

通过统计分析，我们可以更好地理解数据的特征、规律和趋势，从而为决策提供科学依据。

其次，我们可以使用质性分析的方法。

质性分析是一种通过对文本、图片、声音等非数值型数据进行分析和解释的方法。

在进行质性分析时，我们可以采用内容分析、文本分析、情感分析等技术手段，以揭示数据背后的深层含义和内在规律。

此外，我们还可以采用趋势分析的方法。

趋势分析是一种通过对时间序列数据进行分析，以揭示数据变化的趋势和周期性规律的方法。

通过趋势分析，我们可以更好地理解数据的发展动态，预测未来的变化趋势，并制定相应的应对策略。

另外，我们还可以使用相关性分析的方法。

相关性分析是一种通过对两个或多个变量之间的关系进行分析，以揭示它们之间的相关性和影响程度的方法。

通过相关性分析，我们可以了解不同变量之间的关联程度，从而为决策提供更为准确的信息支持。

最后，我们可以采用模型分析的方法。

模型分析是一种通过建立数学模型或统计模型，对数据进行模拟和预测的方法。

通过模型分析，我们可以更好地理解数据的内在规律和发展趋势，为决策提供科学依据。

综上所述，分析资料的方法有很多种，我们可以根据具体的情况和需求选择合适的方法进行分析。

希望以上介绍能够帮助大家更好地理解和应用资料分析的方法。

《中医统计学》练习题第一部分绪论一、最佳选择题1.抽样研究是一种科学、高效的方法，目的是研究（ B ）A.样本B.总体C.抽样误差D.概率2.由样本推断总体，样本应该是（ D ）A.总体中的典型部分B.总体中有意义的部分C.总体中有价值的部分D.总体中有代表性的部分3.统计上所说的系统误差、过失误差、测量误差和抽样误差四种误差，在实际工作中（ C ）A.四种误差都不可避免B.过失误差和测量误差不可避免C.测量误差和抽样误差不可避免D.系统误差和抽样误差不可避免4.统计描述是指（ C ）A.比较指标的差别有无显著性B.估计参数C.用统计指标描述事物的特征D.判断无效假设是否成立5.统计推断是指（ D ）A.从总体推断样本特征B.从总体推断总体特征C.从样本推断样本特征D.从样本推断总体特征6.对某样品进行测量时，由于仪器事先未校正，造成测量结果普遍偏高，这种误差属于（ A ）A.系统误差B.随机测量误差C.抽样误差D.过失误差7.随机抽样的目的是（ D ）A.消除系统误差B.消除测量误差C.消除抽样误差D.减小样本偏性8.对某地200名16岁中学生口腔检查，发现患龋齿的人数为54人，该资料属于（ B ）A.数值变量资料B.无序分类变量资料C.有序分类变量资料D.三个都不是9.数值变量资料是（ C ）A.用仪器测量出来的资料B.按观察单位的类别，清点各类观察单位数的资料C.用定量方法测定观察单位某个变量的大小的资料D.按观察单位的等级，清点各等级观察单位数的资料10.无序分类变量资料是（ B ）A.用仪器测量出来的资料B.按观察单位的类别，清点各类观察单位数的资料C.用定量方法测定观察单位某个变量的大小的资料D.按观察单位的等级，清点各等级观察单位数的资料11.有序分类变量资料是（ D ）A.用仪器测量出来的资料B.按观察单位的类别，清点各类观察单位数的资料C.用定量方法测定观察单位某个变量的大小的资料D.按观察单位的等级，清点各等级观察单位数的资料12.下列哪种不属于数值变量资料（ C ）A.红细胞数B.血钙浓度C.阳性人数D.脉搏13.下列哪种属于有序分类变量资料（ A ）A.治疗痊愈、有效、无效人数B.各血型人数C.白细胞分类百分比D.贫血和不贫血人数二、判断题1.统计工作的主要内容是对资料进行统计分析。

实验9 有序分类变量的统计推断-非参数检验
1 在关于放松(比如听音乐等)对成年女性入睡所需时间影响的研究中，抽取了10名女性组成样本。

下表给出了10个对象在有放松条件和无放松条件下入睡所需
数组成的样本，警察记录了如下表所示的每日犯罪报告的数据。

给定0.05的显
3一名证券经纪人收集到了某年三大公司的股票每股所能获利的钱数，如下表所示：
1.将样本数据输入spss，点击“分析”—>“旧对话框”—>“2个相关样本”
点击确定，得到
负秩个数8个，秩和为45.5;正秩个数2个，秩和为45.5;
Z=
w w
W δμ
-
=
2421
*
11
*
104/
110
5.9-
=-1.852
2.
H0：无显著性差异。

H1：有显著性差异。

点击“分析”—>“非参数检验”—>“旧对话框”—>“2个独立样本”
可以看出在不同季节上的秩和相差较大
Mann-Whitney U统计量为16.5；
Wilcoxon W统计量为71.5；
Z值为-2.548.
Sig=0.011<0.05，所以拒绝原假设。

说明有显著性差异。

3.
点击“分析”—>“非参数检验”—>“旧对话框”—>“K个独立样本”得到
H0：它们之间没有显著性差异。

H1：它们之间存在显著性差异。

计算机公司的秩均值为10.29，药品公司为7.60
公共服务公司为8.60。

得到sig=0.647>0.05，接受原假设。

所以它们之间没有显著性差异，。